Muse Spark 1.3上线，Meta 跻身模型第一梯队

Meta 发布 Muse Spark 1.3，这一版把重点放在 Agent 长任务、Coding 和工程执行效率的提升上，也带来了 Muse Spark 系列一次很明显的能力跃升。

官方介绍中，Muse Spark 1.3 面向长程任务做了针对性训练：可以在一条长线程中维护多个工作流，主动使用工具补充上下文、发现计划缺口并修正，同时更稳定地保留复杂多步骤任务里的约束。

- 面对含糊指令时，它会主动追问；
- 遇到卡点会请求帮助；执行高影响操作前也会先确认。

Coding 侧的变化更偏工程效率。Meta 工程师测试显示，相比 Muse Spark 1.2，工具调用量减少约 20%，Token 使用量减少约 25%，同时减少无意义的来回轮次，代码风格也更简洁。

第三方榜单上的提升同样明显。Artificial Analysis Intelligence Index 中，Muse Spark 从 1.1 的 53 分、1.2 的 57 分，提升到 1.3 xhigh 的 61 分；max reasoning 达到 62 分，进入当前模型第一梯队。
需要注意的是，62 分对应的 max reasoning 仍在额外安全测试中，当前开放版本最高为 xhigh。

从社区反应看，讨论焦点也很集中：提升幅度大、榜单位置亮眼、成本效率有竞争力。

Muse Spark 1.3 目前已上线 Muse Code 和 Meta Model API，Meta 还预告了更大的 Muse 模型，以及 Muse Spark 开放权重版本。

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